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RSS订阅原创 欧式距离和余弦相似度的关系
欧式距离和余弦相似度的关系 前言 初学人脸识别的项目时，了解了两种损失设计的方法，其一是centerLoss，另外是arcFace，其中centerLoss的方法主要需要计算的是每个特征到其所属类中心点的欧氏距离，而arcFace需要计算的则是每个特征向量与其所属类决策线的余弦相似度，这里便牵涉到两种距离衡量方法。 以下为欧式距离的公式： 以下为余弦相似度的公式： 以下为两者关系的推到过程： 对于欧氏距离，值越小说明两点距离越近，相似度越高；而对于余弦相似度来说，夹角越小，余弦相似度越大，两向
2021-03-31 15:01:05
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1
原创 2021-03-01
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 机器学习Part——学习笔记 机器学习Xmind笔记 以上是我在学习机器学习时，自己做的Xmind笔记百度网盘资源，有需要的可自提。 ...
2021-03-01 11:24:29
83
空空如也
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